福利|免费公开课《自然语言处理在证券职业中的使用》

文末有彩蛋：免费公开课《自然语言处理在证券职业中的使用》，本期咱们特别约请了NLP范畴专家SherlockHo结合一线经历给咱们叙述自然语言了解技能在金融范畴中的工业级使用。

为什么说自然语言处理技能对证券职业尤为重要？

人工智能技能现已全面打入了金融范畴，其间以自然语言处理技能在该笔直职业的打破最为明显。这其间体现最为杰出的是证券职业的使用场景。众所周知，证券职业充满着博弈，任何的出资决议计划都需求经过许多的信息收集和处理进程。就量化出资而言，我首要需求的便是建模，所谓建模便是需求各种结构化的信号。信号一部分或许来自于量价信息，另一部分则或许来自于技能面或许根本面；关于片面剖析来说，为了了解一个公司或许职业，剖析师往往需求去收集和查阅各种相关研报、新闻、公告、根本面等数据，随后经过一系列的方法论来找出数据间的相关性，终究对未来趋势做猜测。

跟着近几年NLP技能在金融笔直职业的落地，咱们惊喜的发现AI技能与证券职业的结合为咱们带来了这四大优势：

1、在大数据年代，咱们所面对的数据量是简直以指数添加的。其间，绝大部分归于非结构化信息，比方文本、图片、音频、视频等。包含许多文本数据的新闻、股吧、论坛、微博其实跟出资决议计划都有必定的联系，但现阶段并没有很好地被使用，乃至被疏忽，首要是源于技能的壁垒和范畴的新颖性。在未来的几年内，跟着移动互联的持续发展，非结构化数据仍然会以惊人的速度添加。

2、现在的量化建模首要依赖于结构化数据。在这基础上，当咱们把非结构化文本转换成结构化信号之后，就能够用来丰厚模型的输入然后提高作用。在这方面，美国的量化走在咱们的前面，他们早已开始使用自然语言的数据来提高量化模型的准确率，代表性的公司包含twosigma,Sentienttechnology等。

3、一个剖析师或许需求消耗许多的时刻去收集和查阅材料（包含新闻、研报等），然后找到一些信息之间的相关性，但整个进程需求许多的人力本钱。事实上，其间的许多流程都能够被机器代替，比方运用自然语言处理技能让机器对原始信息做抽取和分类、做结构化处理、并根据历史数据做相关性验证和逻辑推理等。代表性的公司有Kensho,Ravenpack等。

4、关于出资这种极端专业化的范畴，一个剖析师能考虑到的鸿沟毕竟是有限的，大多数情况下他们只专心于自己了解的职业或范畴。相反，AI技能能够无限地延伸常识的鸿沟，能够供给更全面的信息和职业全貌。

NLP使用1：事情的影响-经过语义技能实时剖分出事情对股票、职业的影响

事情对股市的影响是不行忽视的。特别是关于”黑天鹅“事情来说，它们关于股市或许会是连锁式的影响。为了能够剖分出这类事情对未来走势的影响，剖析师需求收集许多的材料、并经过计算建模找到一些相关性、再经过回测等手法终究给出一个计划，但这个计划或许是一个次优解。其实整个剖析研究进程是存在一些共性的，假如使用自然语言以及常识图谱的技能去让机器自动辨认被影响的个别以及影响途径等，这就会大大提高剖析师的功率，然后在最短的时刻内做出最优决议计划。

这里有两个中心的问题需求处理。

榜首、需求实时监测正在发生中的重要事情，或许乃至去猜测不久将来有或许会发生的事情。假如能在信息的获取上比他人提前一些，这其实也是一个很大的竞争力。美国有一家十分优异的创业公司叫dataminr，专心于事情监测。他们经过实时抓取twitter上的内容，能够在榜首时刻内猜测出一些重要的事情，比方某些地域里疾病的突发。

第二、为了判别事情的影响，咱们需求去发掘历史数据，找出类似的事情并从中学出一些有价值的形式（pattern）。这里有许多的应战，比方怎样去处理稀少事情？怎样去比较事情类似度？怎样去量化因果联系？怎样去扫除环境中的搅扰要素？怎样去规划模型使得不容易过拟合？此外，这对体系实时性的要求也十分高。在这类问题上，美国的kensho是最具有代表性的公司。

NLP使用2：相关性剖析-建立包含各类金融实体的大规模金融常识图谱

一个黑天鹅事情的发生会导致一系列连锁效应，比方石油价格重上100美元。这类的事情一旦发生之后，假如有一个体系能在秒级内以全景图的方法展示出很或许被影响到的规模，它的价值是十分大的。这个规模能够包含任何跟金融相关的实体，有或许是公司、也有或许是职业、乃至是人物或许其上下游联系。除了黑天鹅事情，其他的重要政治事情、方针新闻、乃至非金融类事情也有或许对整个（或许部分）商场发生必定的影响。

在这类总结性的问题上，机器会比人做得愈加优异。两个首要原因：1.海量的信息处理才能机器要远优于人；2.机器能考虑到的鸿沟是无限的，但相反，一个剖析师一般只会去重视某一个细分出资范畴。建立此类的常识图谱是一个很杂乱的进程，从信息的获取、要害信息的抽取、标签化、相关剖析到推理，每一个环节都具有不同程度的应战性。可是假如有了这类的图谱，咱们就能够答复解说许多风趣的问题

为了让咱们对自然语言处理在金融证券职业的使用有更深化的了解，贪心学院约请NLP专家以《自然语言处理在证券职业中的使用》为题进行公开课

公开课纲要：

1、NLP要害技能：事情发现和相关

?新词发现：

?无监督；有监督；

?完善列表

?事情相关:

?构建图

?推理（FOL,bayesiannetworks)

?常识图谱

2、深度学习完结研报要点标示

?从研报或新闻中，提取出咱们关怀的内容（比方目标价，买入引荐，事情等)

?sequencelabeling

?两种完结方法:

?LSTM:onetoone

?textcnn:manytoone

3、深度学习进行心情辨认

?人类的根本情感

?分几类的权衡

?短文本,长文本略有不同

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